Robot onkologiczny Da Vinci. 500 zabiegów w Polsce
500 operacji przeprowadził dotychczas Szpital Specjalistyczny im. Ludwika Rydygiera w Krakowie. – pierwsza w Małopolsce placówka oferująca takie leczenie na NFZ. Medycy z tego szpitala podkreślają, że jest duże zapotrzebowanie na operacje, w których pomaga robot onkologiczny Da Vinci.
Krakowski szpital nie wyklucza zakup drugiego robota
Szpital Rydygiera od października 2023 r. wykonuje bezpłatne dla pacjentów, pochodzących z całego kraju, operacje onkologiczne przy użyciu robota da Vinci. Są to zabiegi urologiczne, ginekologiczne i chirurgiczne, a od poprzedniego tygodnia również laryngologiczne. Operacje przeprowadza osiem zespołów (jeden zespół liczy dwie osoby – operatora i asystenta), specjalizujących się w chirurgii ogólnej, ginekologii, urologii oraz chirurgii głowy i szyi. Najdłuższa operacja robotyczna w tej placówce trwała 10 godzin i 25 minut. Najmłodszy pacjent miał 19 lat, a najstarszy 93.
Lekarze podsumowując w poniedziałek dotychczasową pracę z robotem podkreślali jego precyzję, małą inwazyjność i efektywność. Równocześnie mówili o dużym zapotrzebowaniu na takie leczenie.
„To najlepsze narzędzie, którym dysponujemy” – powiedział o robocie da Vinci ordynator Oddziału Chirurgii Ogólnej i Onkologicznej prof. Andrzej Budzyński. Jak poinformował, obecnie na pięć operacji jelita grubego za pomocą robota wykonywane są trzy, dwie zaś „po staremu”, czyli laparoskopowo.
To prof. Budzyński wraz z dr Kamilem Frączkiem przeprowadzają najwięcej operacji przy użyciu da Vinci – dotychczas 216, w tym 195 jelita grubego, 14 żołądka i siedem trzustki. W maju ubiegłego roku jako pierwsi w województwie usunęli tą metodą guzy nowotworowe trzustki.
O zapotrzebowaniu na drugiego robota mówił też m.in. ordynator Oddziału Ginekologii i Położnictwa z Ginekologią Onkologiczną dr Marcin Opławski, który od 2024 kierował co najmniej 130 operacjami raka endometrium (macicy). „Dla nas (Oddziału Ginekologii i Położnictwa – PAP) największym problemem jest dostęp do robota. Jest to jeden dzień w tygodniu – piątek” – przyznał ordynator, zaznaczając, że pacjentka po operacji robotycznej leży w szpitalu maksymalnie trzy dni i szybko zdrowieje.
Z myślą o operacjach ginekologicznych w szpitalu powstaje kobiecy zespół lekarzy pod kierownictwem dr n. med. Anny Jędrzejczyk z Oddziału Ginekologii Onkologicznej. To, zdaniem Opławskiego, pierwszy taki wyłącznie damski zespół w Polsce. „Chcieliśmy zespół kobiecy, ponieważ część kobiet – według badań psychologicznych – woli być operowana przez kobiety” – wyjaśnił ordynator.
Szpital Rydygiera nie wyklucza zakup drugiego robota, jednak – według informacj – na razie za wcześnie, aby mówić o szczegółach tej inwestycji.
Robot onkologiczny Da Vinci jest używany w Polsce od 15 lat
.Prezes lecznicy Artur Asztabski powiedział PAP, że teraz wyzwaniem są możliwości organizacyjne bloku operacyjnego, w którym jest robot. Pomieszczenie to, otwarte w latach 90., wymaga modernizacji. Blok, po ewentualnych pracach remontowych w przyszłości mógłby – zdaniem prezesa – pomieścić dwa roboty.
Aparat da Vinci w szpitalu Rydygiera jest od jesieni 2023 r., jednak przez około rok był dzierżawiony przez placówkę. Pod koniec 2024 r. szpital za 10 mln zł zakupił robot – inwestycję sfinansował Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego, któremu podlega szpital.
Według danych przekazanych przez szpital Rydygiera, system robotyczny da Vinci wykorzystywany jest na świecie już od 30 lat, obecnie w 72 krajach. W Polsce pojawił się w 2010 r.
Nowe technologie w ochronie zdrowia
.Technologie na pewno nie zastąpią w przyszłości lekarzy, ale lekarze, którzy będą po nie rozsądnie sięgać, zastąpią tych, którzy nie będą tych technologii w ogóle używać – pisze prof. Michał KLEIBER.
Nikt nie wątpi, że sytuacja ekonomiczna kraju, przesądzająca o możliwościach budżetowego finansowania różnych obszarów życia publicznego, ma istotny wpływ na zdrowie obywateli. Prawdziwa jest jednak także zależność odwrotna – zdrowie publiczne ma znaczący wpływ na gospodarkę. Dbałość o zdrowie nie jest więc wyłącznie kosztem dla budżetu, ale przekłada się wprost na rozwój gospodarczy kraju.
Im zdrowsze jest bowiem społeczeństwo, tym efektywniejsza praca jego obywateli, niższa absencja chorobowa, mniejsze problemy z dbałością o wychowanie dzieci i większy optymizm przy podejmowaniu nowych wyzwań. Podwyższanie wydatków na ochronę zdrowia, obok oczywistej empatii dla cierpiących, służy nam wszystkim, także tym (jeszcze) zupełnie zdrowym. Musimy jednak pamiętać, że wzrostowi budżetu na ochronę zdrowia zawsze musi towarzyszyć umiejętne zarządzanie całym systemem, niełatwe ze względu na wiele aspektów jego bardzo złożonej struktury, w tym m.in. na brak precyzyjnych danych dotyczących kosztowej efektywności świadczonych usług.
Narastające wyzwania w ochronie zdrowia uświadomiliśmy sobie wszyscy ze szczególną mocą w okresie pandemii COVID-19. Do spraw służących poprawie systemu od dawna uznawanych za kluczowe, takich jak upowszechnianie wiedzy o zdrowiu i wspomaganie profilaktyki zdrowotnej, zaliczyć należy dzisiaj z pewnością także racjonalne wdrażanie nowych technologii, powstających na bazie interdyscyplinarnych badań naukowych. Wyzwania związane z wykorzystywaniem w diagnostyce i terapii pojawiających się nieustannie nowych technologii są olbrzymie, choć nie wolno zapominać o antynomiach, czyli zagrożeniach niesionych przez niedostatecznie przemyślane wdrażanie nowych rozwiązań. Wymieńmy choćby parę spośród wielu obszarów stosowania nowych technologii w opiece zdrowotnej.
Wykorzystywanie sztucznej inteligencji (SI). SI w ochronie zdrowia oznacza wykorzystywanie zaawansowanego oprogramowania naśladującego poznawcze zdolności człowieka do analizy danych medycznych i sugerowanie na tej podstawie diagnozy i ewentualnych działań leczniczych. Innymi słowy, SI jest zdolnością komputerowych algorytmów do formułowania przydatnych dla lekarzy opinii w złożonych problemach medycznych. Zastosowania SI różnią się istotnie od tradycyjnych metod medycyny możliwością pozyskiwania wielkiej liczby informacji, ich przetwarzania i podejmowania na tej podstawie działań. Fundamentalną cechą stosowanych algorytmów jest ich zdolność do uczenia się na drodze rozpoznawania cech charakteryzujących przetwarzane dane i tworzenia na tej podstawie opinii na temat analizowanego problemu.
Ważnym efektem stosowania SI w ochronie zdrowia jest możliwość dostarczania analiz opisujących relacje między diagnozą i zastosowaną terapią a najbardziej prawdopodobnym rezultatem leczenia. Dysponujemy dzisiaj terabajtami danych pochodzących z badań klinicznych, szeroko rozumianej praktyki medycznej, firm ubezpieczeniowych oraz aptek, dotyczących wszelkich dręczących ludzi dolegliwości. Naukowcy i praktykujący lekarze korzystają oczywiście od zawsze z takich informacji, ale możliwości ich pełnej analizy przez najlepiej nawet przygotowanych badaczy są ze względu na ilość danych, ich złożoność i brak wypracowanej struktury z natury rzeczy bardzo ograniczone. W sukurs przychodzi właśnie sztuczna inteligencja.
Metody SI weszły już do standardów badawczych w wielu różnych obszarach medycyny. Przykładami ilustrującymi aktualne osiągnięcia w tym zakresie mogą być opracowane ostatnio oprogramowanie pozwalające z dokładnością 70-80 proc. wskazać wśród osób zarażonych koronawirusem te z nich, u których rozwinie się ciężka postać COVID-19, lub system typujący z dokładnością 95 proc. osoby, które zachorują w ciągu swego życia na cukrzycę. Takie procesy, zwane analityką predykcyjną, budzą obecnie duże zainteresowanie w świecie medycyny. Możliwości SI na tym się oczywiście nie kończą i daleko wykraczają poza diagnostykę tego typu.
SI zaczyna odgrywać coraz większą rolę w realizacji idei indywidualnego traktowania pacjentów, czyli w rozwoju personalizacji leczenia. Amerykańscy badacze opracowali program analizujący rozległe dane kliniczne i pozwalający szybko zaplanować u konkretnego pacjenta radioterapię nowotworu, co ma ogromne znaczenie dla skuteczności leczenia. SI wspomagać będzie z pewnością działania na rzecz szybszego wprowadzanie na rynek nowych, doskonalszych leków. Są już tego przykłady, jak zastosowanie przez amerykańskich badaczy zaawansowanych metod uczenia maszynowego do opracowania nowego antybiotyku zwalczającego bakterie. Ze względu na fakt, że wprowadzenie nowego leku na rynek kosztuje dzisiaj średnio prawie trzy mld dolarów, a 90 proc. opracowywanych propozycji przepada w różnych fazach badań klinicznych, powodując marnotrawstwo środków, potencjał SI jest bardzo duży, algorytmy uczenia maszynowego mogą bowiem przeanalizować miliony związków, zawężając opcje do konkretnego celu poszukiwań.
W nieodległej przyszłości SI nie tylko stanie się ważnym elementem przemyślanego wspomagania lekarzy w ich odpowiedzialnej pracy, ale także pozwoli w pewnym przynajmniej stopniu zaradzić innej bolączce współczesnych systemów ochrony zdrowia. Według danych WHO sprzed paru lat na świecie brakowało ponad 7 mln lekarzy, a w 2035 r. deficyt ten osiągnąć może wielkość 13 mln. Prawie połowa globalnej populacji nie ma możliwości uzyskania jakiejkolwiek pomocy medycznej, a dostęp do specjalisty wymaga parotygodniowego bądź jeszcze dłuższego oczekiwania nawet w najbogatszych krajach świata. Może więc właśnie stosowanie SI przyspieszy procedury diagnostyczne i terapeutyczne, dając szansę na poprawę tej sytuacji?
Zdalne monitorowanie pacjenta (RPM – remote patient monitoring). RPM to ważne uzupełnienie spopularyzowanej w czasie pandemii telemedycyny, umożliwiające zdalne przekazywanie lekarzowi informacji o pacjencie. Pozwala to na znaczne obniżenie kosztów leczenia i przyspiesza czas lekarskiej reakcji na objawy chorobowe. Telemedycyna – zdalne usługi kliniczne – jest naturalnym następstwem stosowanych już od dłuższego czasu metod określanych mianem telezdrowia, obejmujących rejestrowane przez smartfony informacje niekliniczne, takie jak liczba wykonanych kroków, ciśnienie krwi i tętno, wzorce snu czy elektrokardiogram, i przekazujące te dane w trybie ciągłym do centrum diagnostycznego. System może także przypominać o porach zażywania właściwych leków i zachęcać do zachowań prozdrowotnych Zaawansowane badania prowadzone są dzisiaj także w zakresie opracowywania wynalazków do stosowania wewnątrz organizmu (np. połykane kapsułki przesyłające zmierzone wartości poziomu glukozy bądź obrazy z wnętrza organizmu), a także urządzeń implantowalnych.
Wnikliwa analiza obrazowania medycznego – zdjęć rentgenowskich, rezultatów rezonansu magnetycznego czy tomografii komputerowej. Stwierdzono na przykład, że opracowany w Australii i bazujący na sztucznej inteligencji program XRAIT diagnozuje na podstawie zdjęć rentgenowskich osteoporozę znacznie trafniej niż najbardziej doświadczeni lekarze. Dalsze zastosowania precyzyjnej analizy obrazów medycznych wykorzystującej olbrzymie bazy danych porównawczych będą z pewnością niebawem się pojawiać.
Rzeczywistość rozszerzona (AR – augmented reality) i rzeczywistość wirtualna (virtual reality). AR i VR to podstawy wielu ciekawych zastosowań w obszarze ochrony zdrowia. VR może np. wspomagać tradycyjną edukację medyczną, zapewniając szkolenie symulacyjne. Umożliwiając wirtualne zwiedzanie placówki medycznej, działa uspokajająco na pacjentów, zapoznając ich z czekającymi ich zabiegami, wykorzystywana jest także w fizjoterapii, wspomagając pacjentów w walce z bólem. Dostępne już okulary AR pozwalają chirurgom widzieć np. wnętrze ciała pacjenta poprzez nakładanie danych z uprzednio wykonanych skanów, istotnie wspomagając stosowane procedury chirurgiczne.
Robotyka chirurgiczna. Niezwykle szybko poszerzają się możliwości medycznych zastosowań robotów, które wspomagają chirurgów w przeprowadzaniu zabiegów, dokonując na bieżąco szczegółowej analizy obrazu pola operacyjnego. Chirurgia robotyczna jest małoinwazyjna i bardziej chroni przed infekcją. Dowodem postępu jest wykorzystywany także w Polsce robot da Vinci – wprowadzenie szybkich internetowych połączeń 5G umożliwi wkrótce zdalne przeprowadzanie operacji z udziałem specjalistów z nawet bardzo odległych szpitali. Niebawem spodziewać się możemy wykorzystywania nanorobotów wędrujących w organizmie pacjenta.
Neuroprotetyka. Prowadzone są obecnie badania w zakresie interfejsów mózg-komputer, czyli implantów mózgowych. Pierwsze ważne osiągnięcia na tym polu są już stosowane. Należą do nich implanty ślimakowe i implanty siatkówkowe, zapewniające odpowiednio dobre słyszenie i dobry wzrok. Prowadzone są również prace nad implantami mózgowymi na przykład dla osób z urazami rdzenia kręgowego.
Tekst dostępny na łamach Wszystko co Najważniejsze: https://wszystkoconajwazniejsze.pl/prof-michal-kleiber-nowe-technologie-w-ochronie-zdrowia%e2%80%a8/
PAP/MB
